在我们针对 Google 的搜索生成体验 (SGE) 或其他未来类型的生成式 AI 搜索引擎进行优化之前，我们需要更多地了解 AI 系统的工作原理。首先要了解 AI 系统的训练方式。在本文中，我将回顾 AI 系统的主要训练方式，以及我们如何将这些知识应用于我们的SEO 工作。
了解人工智能训练的基础知识
人工智能系统经过训练可以预测结果。因此，我们需要问的第一个问题是人工智能系 手机号码数据 统试图预测什么结果？例如，考虑一个帮助产品团队监视取消订阅的人工智能系统。人工智能系统可能会被输入数据，以便它可以预测哪些客户会取消订阅。医疗人工智能系统可能会被输入数据来预测哪些患者患有某种疾病。
对于 ChatGPT 或 SGE，预测结果是要生成的下一个单词。在 2023 年关于 ChatGPT 的概述中，Stephen Wolfram 解释了这个过程的工作原理。简而言之，AI 系统会学习在给定上下文中哪个单词最有可能跟在另一个单词后面。
训练过程包括将数据输入算法，让算法学习并根据输入模式做出明智的决策。训练人工智能主要有三种类型：
监督学习
无监督学习
强化学习
监督学习：使用标签进行学习
监督学习引导 AI 完成训练过程。AI 模型在标记数据集上进行训练，其中每个输入数据点都与一个输出标签配对。此方法主要用于回归和分类任务。
例如，我们可能想要训练一个人工智能模型，根据页面速度、内容质量或反向链接等特征预测网站的排名。人工智能模型将根据历史数据进行训练，其中输入（特征）和输出（排名位置）都有明确的标记。训练完成后，我们可以给人工智能系统一组 Ace Peak Investment 专注于提供可靠且价格 新的输入，它会预测相应的输出。
无监督学习：无标签学习
无监督学习与监督学习相反。无监督学习不提供任何指导。相反，AI 模型在没有预定义标签的数据上进行训练。该模型学习自主识别数据中的模式和关系。该模型用于聚类或异常检测等任务。
例如，我们可能希望找到在网站上对页面进行分组的方法，而无需预先定义任何明 细胞p数据 确的组。将我们的内容输入 AI 模型后，它将创建类似内容的集群。这对于理解内容中的关系以及了解内容中的共同主题或差距很有用。
附注——还有自我监督学习，它是监督和无监督技术的混合。
强化学习：从互动中学习
强化学习是人工智能通过使用奖惩系统与环境互动来学习的方法。它通常用于模型需要做出一系列决策的情况。在训练模式下，人工智能系统会找到最大化奖励和减少惩罚的方法。与无监督学习一样，强化学习不提供标记数据。
例如，人工智能系统可以通过尝试不同的网页布局或内容结构并采用那些能够提高用户参与度分数的布局或内容结构来学习优化网站的转化率。
